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很多女的抱怨带孩子累，我也经常带孩子，每次带完孩子都觉得神清气爽、像度假去了。
大概不是带孩子累，而是工作能力不行，带孩子跟工作是一样的，看能力、看方法。
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轻松秘诀：
1. 赋能 vs 主导。去不去玩、什么时候去玩、去哪里玩……由孩子自己定，不由大人意志强加孩子做什么，大人只是陪伴、跟随。跟随孩子实现她自己的目标，适当赋能解决孩子做不了的事（比如打车等），其它时间在一边打酱油就行了。
大人没有一定要做什么、怎么做的执念，也就乐得自在，少了焦虑紧张。
2. 规则 vs 控制。对于要约束的事情，设定好规则，大家都按确定的规则办事。而不是我要控制你，没人喜欢被耍权威、被控制，小孩也不喜欢。
她玩我手机，我们都会事先定一个闹钟，基本都是闹钟响了，她就自己关了，自律得很。我不但不需要控制她，还陪她一起玩，中间只有我们一起玩游戏的快乐，没有情绪对抗。
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大概不是带孩子累，而是工作能力不行，带孩子跟工作是一样的，看能力、看方法。
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轻松秘诀：
1. 赋能 vs 主导。去不去玩、什么时候去玩、去哪里玩……由孩子自己定，不由大人意志强加孩子做什么，大人只是陪伴、跟随。跟随孩子实现她自己的目标，适当赋能解决孩子做不了的事（比如打车等），其它时间在一边打酱油就行了。
大人没有一定要做什么、怎么做的执念，也就乐得自在，少了焦虑紧张。
2. 规则 vs 控制。对于要约束的事情，设定好规则，大家都按确定的规则办事。而不是我要控制你，没人喜欢被耍权威、被控制，小孩也不喜欢。
她玩我手机，我们都会事先定一个闹钟，基本都是闹钟响了，她就自己关了，自律得很。我不但不需要控制她，还陪她一起玩，中间只有我们一起玩游戏的快乐，没有情绪对抗。
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现在的 Agent 好喜欢写代码，即使是跟技术完全无关的很简单的任务，它也喜欢写个代码“下次确定性执行”。而且，代码逻辑搞得好严谨，各种边界条件判断、各种 fallback 处理、启动参数、全测试覆盖……俨然是要做一个大项目。
搞得我都不好意思，用得着这么严肃吗，人类程序员即使会写，也绝对不会轻易写这么复杂的代码完成简单任务的。但是考虑到现在 AI 写代码的速度，又很合理，非常 Make Sense，靠谱。
大概，只要能代码化的，都会被代码化吧。
搞得我都不好意思，用得着这么严肃吗，人类程序员即使会写，也绝对不会轻易写这么复杂的代码完成简单任务的。但是考虑到现在 AI 写代码的速度，又很合理，非常 Make Sense，靠谱。
大概，只要能代码化的，都会被代码化吧。
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为了搞 Excel，让 Codex 帮我写 VB，结果发现它连最基本的语法都不会写，完全通不过编译。
哈哈，这年头，难得看到 AI 有这么弱的场景。从中可以猜想，搞模型训练的人，眼光所及，跟传统行业、传统岗位的真实工作相差有多大。他们搞 RL 的时候，短期也不可能去搞这些场景，待落到真实环境，会有大量 Corner Case。
哈哈，这年头，难得看到 AI 有这么弱的场景。从中可以猜想，搞模型训练的人，眼光所及，跟传统行业、传统岗位的真实工作相差有多大。他们搞 RL 的时候，短期也不可能去搞这些场景，待落到真实环境，会有大量 Corner Case。
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感觉美颜滤镜，是一场伟大的平权运动。以前杂志的时代，女明星多么闪耀、鹤立鸡群，一般人都以为女神与普通人就是不一样、望尘莫及。
其实那个闪耀，是专业的化妆、灯光、摄影、修图……制造出来的，只是普通人支付不起那个成本（也许拍婚纱照的流行，与此有关？因为平时搞不起，只有结婚这种人生大事的时候享受一回女明星的待遇）。
美颜滤镜，把这个成本打掉了，人人都能随手当女明星，女神神颜不再遥不可及。本来也是假的，为什么不能允许普通人也假一次，让自己高兴一下。至于负影响嘛，那是后话了。
其实那个闪耀，是专业的化妆、灯光、摄影、修图……制造出来的，只是普通人支付不起那个成本（也许拍婚纱照的流行，与此有关？因为平时搞不起，只有结婚这种人生大事的时候享受一回女明星的待遇）。
美颜滤镜，把这个成本打掉了，人人都能随手当女明星，女神神颜不再遥不可及。本来也是假的，为什么不能允许普通人也假一次，让自己高兴一下。至于负影响嘛，那是后话了。
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从 Prompt Engineering 到 Context Engineering，再到 Spec Driven、Harness、Loop Engineering……真够会造词的。其实只要用 AI 正经干过软件工程，哪怕是很小的工程，这些事都自然会做，用不着新造一堆术语。
自始至终，唯一重要、一直重要的，是 Evaluate。What you evaluate is what you get。这甚至不局限于 AI，人类员工管理也是一回事，KPI 考核什么你就会得到什么。
区别是，人员员工有一定的自主目标设定能力，但执行难（所以 Evaluate 不见得是最重要的）。AI 执行成本约等于 0，这给了你无限执行力的契机和想象，但前提，必须设定足够清晰的目标、边界、验收方法与标准（Evaluate 成了唯一最重要的事）。
（Loop Engineering 最大的价值，是再一次强调了，不要一直在那交互式 Prompt，自动化才是方向）
自始至终，唯一重要、一直重要的，是 Evaluate。What you evaluate is what you get。这甚至不局限于 AI，人类员工管理也是一回事，KPI 考核什么你就会得到什么。
区别是，人员员工有一定的自主目标设定能力，但执行难（所以 Evaluate 不见得是最重要的）。AI 执行成本约等于 0，这给了你无限执行力的契机和想象，但前提，必须设定足够清晰的目标、边界、验收方法与标准（Evaluate 成了唯一最重要的事）。
（Loop Engineering 最大的价值，是再一次强调了，不要一直在那交互式 Prompt，自动化才是方向）
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在 AI 视频以假乱真的今天和未来，如果有人拿出一个视频，说是你几年前说了什么话，恐怕你自己也记不清到底有没有这回事？
也许，区块链，未来会变得更加重要。视频是否可信，不在于视频本身，而在于视频是否上链了。
也许，区块链，未来会变得更加重要。视频是否可信，不在于视频本身，而在于视频是否上链了。
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